Costruirò e addestrerò modelli di machine learning per previsione e classificazione
Ingegnere di Data Analytics e ML
Informazioni su questo servizio
Hai problemi con dati che richiedono un modello predittivo, non solo un grafico?
Costruirò e addestrerò modelli di machine learning per predizione e classificazione, trasformando i tuoi dati grezzi in un modello funzionante che effettivamente performa, supportato da metriche di valutazione reali di cui puoi fidarti.
Cosa otterrai:
- Preprocessing dei dati e ingegneria delle caratteristiche
- Modello di classificazione o predizione addestrato (XGBoost, Scikit-learn)
- Test, valutazione e ottimizzazione del modello
- Gestione di dati sbilanciati (SMOTE) quando necessario
- Codice sorgente completo e documentazione (Standard & Premium)
Settori in cui sono specializzato:
Rilevamento frodi, predizione del rischio di credito/default sui prestiti, classificazione delle tendenze azionarie e analisi del sentiment finanziario.
Strumenti che utilizzo:
Python, Scikit-learn, XGBoost, PyTorch, Pandas, Jupyter/Colab
Perché scegliermi:
- Modelli con risultati comprovati fino a 0.9998 ROC-AUC su dataset reali
- Report di valutazione chiari, non solo una scatola nera
- Risposta rapida e comunicazione efficace
Inviami il tuo dataset e l'esito che vuoi predire, penserò io al resto.
Linguaggio di programmazione:
Python
•
SQL
•
Colab
Framework:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
API:
Altro
Strumenti:
Quaderno jupyter
•
tensorflow
•
Excel
•
Colab
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Q: Che tipo di problemi di machine learning gestisci?
A: Problemi di classificazione e predizione — rilevamento frodi, default sui prestiti, tendenze azionarie e analisi del sentiment finanziario sono le mie aree di forza.
D: Di cosa hai bisogno da me per iniziare?
A: Il tuo dataset (Excel/CSV) e una descrizione chiara di cosa vuoi predire o classificare.
D: Riceverò il codice sorgente?
A: Sì, nei pacchetti Standard e Premium. La versione Basic consegna solo il modello addestrato e il report di valutazione.
Q: Cosa succede se il mio dataset è sbilanciato (molto più di una classe rispetto all'altra)?
A: Gestisco lo sbilanciamento delle classi usando SMOTE e altre tecniche di resampling — questa è una parte fondamentale del mio workflow, non un'aggiunta.

